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数据结构的排序算法中,哪些排序是稳定的,哪些排序是不稳定的?

发布网友 发布时间:2022-04-24 19:09

我来回答

5个回答

好二三四 时间:2022-06-13 06:31

排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。以下是选择排序算法:

选择排序是一种简单直观的排序算法,无论什么数据进去都是 O(n?) 的时间复杂度。所以用到它的时候,数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。

1. 算法步骤

首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置。

再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。

重复第二步,直到所有元素均排序完毕。

2. 动图演示


代码实现

JavaScript 代码实现

实例

function selectionSort(arr) {
    var len = arr.length;
    var minIndex, temp;
    for (var i = 0; i < len - 1; i++) {
        minIndex = i;
        for (var j = i + 1; j < len; j++) {
            if (arr[j] < arr[minIndex]) {     // 寻找最小的数
                minIndex = j;                 // 将最小数的索引保存
            }
        }
        temp = arr[i];
        arr[i] = arr[minIndex];
        arr[minIndex] = temp;
    }
    return arr;
}

Python 代码实现

实例

def selectionSort(arr):
    for i in range(len(arr) - 1):
        # 记录最小数的索引
        minIndex = i
        for j in range(i + 1, len(arr)):
            if arr[j] < arr[minIndex]:
                minIndex = j
        # i 不是最小数时,将 i 和最小数进行交换
        if i != minIndex:
            arr[i], arr[minIndex] = arr[minIndex], arr[i]
    return arr

Go 代码实现

实例

func selectionSort(arr []int) []int {
        length := len(arr)
        for i := 0; i < length-1; i++ {
                min := i
                for j := i + 1; j < length; j++ {
                        if arr[min] > arr[j] {
                                min = j
                        }
                }
                arr[i], arr[min] = arr[min], arr[i]
        }
        return arr
}

Java 代码实现

实例

public class SelectionSort implements IArraySort {

    @Override
    public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
        int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);

        // 总共要经过 N-1 轮比较
        for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
            int min = i;

            // 每轮需要比较的次数 N-i
            for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
                if (arr[j] < arr[min]) {
                    // 记录目前能找到的最小值元素的下标
                    min = j;
                }
            }

            // 将找到的最小值和i位置所在的值进行交换
            if (i != min) {
                int tmp = arr[i];
                arr[i] = arr[min];
                arr[min] = tmp;
            }

        }
        return arr;
    }
}

PHP 代码实现

实例

function selectionSort($arr)
{
    $len = count($arr);
    for ($i = 0; $i < $len - 1; $i++) {
        $minIndex = $i;
        for ($j = $i + 1; $j < $len; $j++) {
            if ($arr[$j] < $arr[$minIndex]) {
                $minIndex = $j;
            }
        }
        $temp = $arr[$i];
        $arr[$i] = $arr[$minIndex];
        $arr[$minIndex] = $temp;
    }
    return $arr;
}

C 语言

实例

void swap(int *a,int *b) //交換兩個變數
{
    int temp = *a;
    *a = *b;
    *b = temp;
}
void selection_sort(int arr[], int len)
{
    int i,j;

        for (i = 0 ; i < len - 1 ; i++)
    {
                int min = i;
                for (j = i + 1; j < len; j++)     //走訪未排序的元素
                        if (arr[j] < arr[min])    //找到目前最小值
                                min = j;    //紀錄最小值
                swap(&arr[min], &arr[i]);    //做交換
        }
}

C++

实例

template<typename T> //整數或浮點數皆可使用,若要使用物件(class)時必須設定大於(>)的運算子功能
void selection_sort(std::vector<T>& arr) {
        for (int i = 0; i < arr.size() - 1; i++) {
                int min = i;
                for (int j = i + 1; j < arr.size(); j++)
                        if (arr[j] < arr[min])
                                min = j;
                std::swap(arr[i], arr[min]);
        }
}

C#

实例

static void selection_sort<T>(T[] arr) where T : System.IComparable<T>{//整數或浮點數皆可使用
        int i, j, min, len = arr.Length;
        T temp;
        for (i = 0; i < len - 1; i++) {
                min = i;
                for (j = i + 1; j < len; j++)
                        if (arr[min].CompareTo(arr[j]) > 0)
                                min = j;
                temp = arr[min];
                arr[min] = arr[i];
                arr[i] = temp;
        }
}

Swift

实例

import Foundation
/// 选择排序
///
/// - Parameter list: 需要排序的数组
func selectionSort(_ list: inout [Int]) -> Void {
    for j in 0..<list.count - 1 {
        var minIndex = j
        for i in j..<list.count {
            if list[minIndex] > list[i] {
                minIndex = i
            }
        }
        list.swapAt(j, minIndex)
    }
}

原文地址:https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm/blob/master/2.selectionSort.md

参考地址:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%80%89%E6%8B%A9%E6%8E%92%E5%BA%8F

以下是热心网友对选择排序算法的补充,仅供参考:

热心网友提供的补充1:

Kotlin 实现

class SelectionSort { 
    /** 
    * 拓展IntArray为他提供数据两个数交换位置的方法 
    * @param i 第一个数的下标 
    * @param j 第二个数的下标 
    */ 
    fun IntArray.swap(i:Int,j:Int){ 
        var temp=this[i] 
        this[i]=this[j] 
        this[j]=temp 
    } 
    fun selectionSort(array: IntArray):IntArray{
        for (i in array.indices){ 
            //假设最小值是i 
            var min=i 
            var j=i+1 
            while (j in array.indices){ 
                if (array[j]<array[min]){ 
                    min=j
                }
                j++ 
            } 
            if (i!=min){
                array.swap(i,min) 
            } 
        } 
        return array; 
    }
}
以上为选择排序算法详细介绍,插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等排序算法各有优缺点,用一张图概括:

关于时间复杂度

平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序:直接插入、直接选择和冒泡排序。

线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和归并排序;

O(n1+§)) 排序,§ 是介于 0 和 1 之间的常数。 希尔排序

线性阶 (O(n)) 排序 基数排序,此外还有桶、箱排序。

关于稳定性

稳定的排序算法:冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序。

不是稳定的排序算法:选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。

名词解释:

n:数据规模

k:"桶"的个数

In-place:占用常数内存,不占用额外内存

Out-place:占用额外内存

稳定性:排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同

热心网友 时间:2022-06-13 03:39

一、稳定排序算法

1、冒泡排序

2、鸡尾酒排序

3、插入排序

4、桶排序

5、计数排序

6、合并排序

7、基数排序

8、二叉排序树排序

二、不稳定排序算法

1、选择排序

2、希尔排序

3、组合排序

4、堆排序

5、平滑排序

6、快速排序

排序(Sorting) 是计算机程序设计中的一种重要操作,它的功能是将一个数据元素(或记录)的任意序列,重新排列成一个关键字有序的序列。

一个排序算法是稳定的,就是当有两个相等记录的关键字R和S,且在原本的列表中R出现在S之前,在排序过的列表中R也将会是在S之前。

不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序,但是稳定排序算法从来不会如此。不稳定排序算法可以被特别地实现为稳定。

做这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较,如此在其他方面相同键值的两个对象间之比较,就会被决定使用在原先数据次序中的条目,当作一个同分决赛。然而,要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。

扩展资料:

排序算法的分类:

1、通过时间复杂度分类

计算的复杂度(最差、平均、和最好性能),依据列表(list)的大小(n)。

一般而言,好的性能是 O(nlogn),且坏的性能是 O(n^2)。对于一个排序理想的性能是 O(n)。

而仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要 O(nlogn)。

2、通过空间复杂度分类

存储器使用量(空间复杂度)(以及其他电脑资源的使用)

3、通过稳定性分类

稳定的排序算法会依照相等的关键(换言之就是值)维持纪录的相对次序。

参考资料来源:百度百科-排序算法

热心网友 时间:2022-06-13 04:57

直接插入 稳定直接选择 不稳定(很多书上这么说,但我总觉得是稳定的)冒泡 稳定希尔 不稳定快速 不稳定堆 不稳定归并 稳定

热心网友 时间:2022-06-13 06:31

数据结构的排序算法中,哪些排序是稳定的?哪些排序是不稳定的?在数据排结构的排序中,确实有稳定的,还是有不稳定的,要看具体情况,具体分析

热心网友 时间:2022-06-13 08:39

快速排序、希尔排序、堆排序、直接选择排序不是稳定的排序算法。

基数排序、冒泡排序、直接插入排序、折半插入排序、归并排序是稳定的排序算法。

1.所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作。排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视,尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。

2.排序(Sorting) 是 计算机程序设计中的一种重要操作,它的功能是将一个 数据元素(或记录)的任意序列,重新排列成一个关键字有序的序列。

3.稳定度(稳定性)

一个 排序算法是 稳定的,就是当有两个相等记录的关键字 和 ,且在原本的列表中 出现在 之前,在排序过的列表中 也将会是在 之前。

当相等的元素是无法分辨的, 比如像是整数,稳定度并不是一个问题。然而,假设以下的数对将要以他们的第一个数字来 排序。

4.不稳定 排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序,但是稳定排序算法从来不会如此。不稳定 排序算法可以被特别地实现为稳定。作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较,如此在其他方面相同键值的两个对象间之比较,就会被决定使用在原先数据次序中的条目,当作一个同分决赛。然而,要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。

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